年增長超50%，機器視覺市場2023能否繼續“狂飆”？
http://www.moduwu.com 2023-02-06 15:54 來源：億歐網
機器視覺、深度學習、傳感器技術、智能制造、自動駕駛等眾多新詞匯，在這個技術快速進步時代很多人并不陌生。實際上，隨著機器視覺技術與更多應用場景的深度結合，很多時候，很難說清楚上述不同概念之間的嚴格界線。
簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼對物體進行識別、測量并做出判斷。因為隨著先進制造在我國的占比提升，人眼在工業生產線上的精度、效率等方面，已不能滿足產業升級的要求，通過機器視覺實現更高的生產效率早已在各行業進行。
機器視覺需要深度學習等AI技術的支持，在智能制造等領域也有著廣泛的應用。看待一門綜合性技術，不應被界線所區分。機器視覺在各行業應用廣泛，隨著各行業對自動化、智能化需求的持續提升，機器視覺的發展蘊含無限潛力。
最近，億歐智庫就聯合阿里云加速器發布了《2022中國機器視覺工業領域應用研究報告》，分析了機器視覺領域的發展現狀，并結合技術痛點對未來應用趨勢作出預判。
應用領域廣泛
機器視覺下游應用領域多樣，如消費電子、半導體、農業采摘、光伏、倉儲物流、醫療、重工與金屬加工等等。據 GGII 統計，2021年消費電子為機器視覺最大應用市場，約占總市場份額的31.6%。
機器視覺在消費電子領域以PCB/FPCAOI檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應用為主，此外，機器視覺在連接器檢測、SMT、硬盤檢測、元器件在線分類篩選、二維碼讀取等場景的應用滲透率也逐步提高。
由于工業機器視覺的應用場景較為碎片化，在生產制造中對于場景的應用存在著多場景、重復性的特點。億歐智庫認為，由于工業機器視覺各個應用場景的邊界趨于模糊，故可以根據具體功能將工業機器視覺分為四大解決方案類型。
四大解決方案僅是一種分類，機器視覺的功能還有更多。機器視覺在各行業的初始應用往往是在生產環節的檢測這一步驟，隨著技術的普及、成本的下降，機器視覺有望在行業應用深度上強化，進入到識別、測量、定位等其他環節。
機器視覺其實與機器人還有很大不同。工業領域很多機器人甚至并沒有視覺功能，主要處理比較簡單重復的工序。而隨著機器視覺技術的進步，機器人領域也因此受益，如將2D 視覺、3D 視覺技術引入機器人，以實現更多功能。
IFM機器人感知業務開發主管Garrett Place就指出，3D視覺、機器視覺技術的進步，也在機器人領域形成廣泛應用，讓它們可以在更加非結構化的環境中工作。這種靈活性可以減少機器人集成的整體成本，并提供更多的應用領域。
不過，正由于機器視覺技術的應用非常廣泛，很多場景中的復雜問題，也不是單一技術供應商能夠解決的。在機器視覺解決方案中經常會會看到多個供應商和技術的組合，因為每個供應商或者每種技術方案都有自己的優勢，行業協作才能開拓更多以前未被機器視覺涉及的場域。
隨著機器視覺技術在更多行業的應用，其市場規模也逐漸增加。據調查，2012-2021年中國機器視覺器件和系統的銷售額從2012年的19.8億元增長至2021年的161億元，其復合增長率約為31.7%，且2021年56%的增長率尤為明顯。2022年中國機器視覺行業銷售額預測將突破200億元。
機器視覺未來三大趨勢
隨著工業4.0的到來，工業場景對機器視覺技術的需求持續推進著工業機器視覺技術的發展。億歐智庫也指出了3D技術要求的提高、國產化替代逐步占據主導地位、碎片化場景的一體化整合等未來視覺技術發展三大趨勢。
- 趨勢一：在巨大的應用場景下，3D技術將發展更加成熟且普遍
2D視覺發展的同時，3D技術也在崛起。從目前的趨勢來看，3D機器視覺的發展勢頭要遠大于2D。盡管當前工業機器視覺發展較為成熟，但是3D技術國內依然屬于發展初期，國外的公司和產品在微觀高精度檢測方面較國內的領先，且占據市場的大部分份額。國內企業開始在硬件軟件等方面逐漸替代國外企業。
- 趨勢二：國產化替代成為主旋律，中外廠商競爭進一步加劇，市場格局重構
當前機器視覺替代率達50%，但多局限于2D機器視覺領域。未來隨著國產品牌協作共贏，產品功能專業、種類精細化，替代率將逐步升高。行業將趨向于專業化分工，自主化視覺平臺、視覺系統與裝備將協同作戰，逐步超越國外品牌，成長為中國智能制造工業視覺的主力軍。
- 趨勢三：整合碎片化場景，標準化一體化設備將是機器視覺下一代發展方向
隨著工業自動化的規模逐漸擴大，智能制造模式下的產品多品種、小批量、個性化生產。企業開始向批量化定制生產的生產方式轉變，但機器視覺技術在自動化生產線中只能對少數產品進行識別和分類，難以滿足碎片化場景。為解決此情況，整合碎片化場景、打造一體化設備將會極大地促進信息技術與運營技術的快速融合。同時，打造全流程數字化閉環也將是重要舉措之一。
當然，在三大趨勢之外，機器視覺的發展也伴隨很多行業的突破而進入更高的層級，并對某些行業的進步發揮重要的作用。比如半導體行業隨著美國“卡脖子”越來越緊，對中國工藝制程的升級帶來很大困難。
對于中國半導體產業而言，由于晶圓越做越大，內部線路越做越細，連接體體積越做越小，需要機器視覺精密識別、定位的器件越來越多，對生產效率和次品率的要求也越來越嚴格，半導體行業的升級極其依賴機器視覺產品的保證。
這時候，發展國產AOI檢測設備就是半導體投資能否取得成功的關鍵一環。對于努力趕超國外水平的國內新投資的半導體廠商而言，能夠改善工藝和品質至關重要，透過AOI收集的圖片，新產品的良率、產量甚至廠商的能力和瓶頸是否有機會被推算出來，都影響著整個行業的發展趨勢。
機器視覺行業的發展水平，已經成為決定很多其他產業發展更進一步所必須的臺階。不管是半導體還是新能源汽車，不管是智能采礦還是智慧農業，機器視覺，正在成為行業基石一般的技術類型。
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